【摘 要】
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目的 探讨脑卒中患者表面肌电(sEMG)信号间的耦合特性差异,为运动功能康复评估提供新的指导方法.方法 提出一种新的时频耦合(TFC)分析方法,从时频互信息、时频归一化互信息和
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018;浙江省脑机协同智能重点实验室,浙江杭州310018
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目的 探讨脑卒中患者表面肌电(sEMG)信号间的耦合特性差异,为运动功能康复评估提供新的指导方法.方法 提出一种新的时频耦合(TFC)分析方法,从时频互信息、时频归一化互信息和时频条件互信息3个指标度量时频非线性耦合强度.首先在仿真数据上验证TFC的有效性,然后将噪声辅助的多元经验模态分解与TFC相结合,构建多尺度时频耦合(Ms-TFC)分析模型,并用于研究5名健康人和5名卒中患者上肢及物运动过程中三角肌前束(AD)、中束(MD)和后束(PD)的肌间耦合特性差异.结果 卒中患者和健康人的AD、MD、PD在4个平均累积方差贡献率超过90％的本征模态函数(IMF)尺度分量上,肌间耦合强度低且接近,轻度运动功能障碍的卒中患者与健康人不具有显著性差异(P>0.05).结论 AD、MD和PD在不同尺度上可能是统计独立的,Ms-TFC能够定量描述肌间多尺度时频非线性耦合特征.
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